Да, согласен, стиль получился немного «пресс-релизный», видимо профессиональная деформация после написания заявок и описаний проектов :)
Если по-простому, то я занимаюсь исследованием и разработкой ИИ-инструментов для медицинского образования (EdTech). Сейчас работаем над интеллектуальной обучающей системой для студентов-медиков: внутри многоагентная архитектура из нескольких модулей — графовая база медицинских знаний, RAG-подход для извлечения информации из источников и LLM для генерации ответов и реализации сценариев.
Идея в том, чтобы не просто сделать «ещё один чат-бот», а инструмент, который может опираться на проверенные медицинские источники и помогать студентам разбираться в сложных темах.
Как раз сейчас запускаем пилотное тестирование, чтобы понять, помогает ли это реально студентам учиться (или это очередная красивая идея). Про архитектуру, предварительные результаты и «грабли» планирую подробно написать в следующей статье.
Спасибо за интерес! В этой статье я больше хотел рассказать про сам путь. В следующей публикации планирую подробно разобрать технологический стек и архитектуру DocAI уже с точки зрения продукта и разработки.
Если кратко, медицинское образование и специализация помогли прежде всего понять масштаб и сложность медицинского знания. Огромный объём клинической информации и рекомендаций как раз и подтолкнул к идее инструментов, которые помогают структурировать знания и ориентироваться в них.
Информация
В рейтинге
1 769-й
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Благодарю! Рад, что стиль зашёл) Продолжение про сам проект обязательно будет — там как раз начинается самое интересное 🔥
Да, согласен, стиль получился немного «пресс-релизный», видимо профессиональная деформация после написания заявок и описаний проектов :)
Если по-простому, то я занимаюсь исследованием и разработкой ИИ-инструментов для медицинского образования (EdTech). Сейчас работаем над интеллектуальной обучающей системой для студентов-медиков: внутри многоагентная архитектура из нескольких модулей — графовая база медицинских знаний, RAG-подход для извлечения информации из источников и LLM для генерации ответов и реализации сценариев.
Идея в том, чтобы не просто сделать «ещё один чат-бот», а инструмент, который может опираться на проверенные медицинские источники и помогать студентам разбираться в сложных темах.
Как раз сейчас запускаем пилотное тестирование, чтобы понять, помогает ли это реально студентам учиться (или это очередная красивая идея). Про архитектуру, предварительные результаты и «грабли» планирую подробно написать в следующей статье.
Спасибо за интерес! В этой статье я больше хотел рассказать про сам путь. В следующей публикации планирую подробно разобрать технологический стек и архитектуру DocAI уже с точки зрения продукта и разработки.
Если кратко, медицинское образование и специализация помогли прежде всего понять масштаб и сложность медицинского знания. Огромный объём клинической информации и рекомендаций как раз и подтолкнул к идее инструментов, которые помогают структурировать знания и ориентироваться в них.